Non‐antibiotic approaches to combat motile <i>Aeromonas</i> infections in aquaculture: Current state of knowledge and future perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inland aquaculture contributed by three major fish groups, including carps, tilapias, and catfish plays a vital role in global food security and nutrition, particularly in low and middle‐income countries. However, the sustainable development of this sector is hampered by disease epidemics, especially those caused by bacteria such as Aeromonas species. At least eight pathogenic motile Aeromonas species ( A. hydrophila , A. veronii , A. jandaei , A. caviae , A. sobria , A. bestiarum , A. dhakensis and A. schubertii ) have been reported in aquaculture with some causing up to 100% mortality during disease outbreaks. Simultaneously, emerging multidrug‐resistant Aeromonas due to a long‐inappropriate use of antibiotics is alarming and highlights a global public health concern and negative socioeconomic impacts. Here, we provide a comprehensive overview of motile Aeromonas infections, antibiotic use and antimicrobial resistance of Aeromonas species . This contribution also highlights the non‐antibiotic approaches (the solutions for preventing or treating of bacterial diseases without resorting to antibiotic use) to control motile Aeromonas infections. In addition to the current state of knowledge and limitations of each prophylaxis/therapy, perspectives for future research are discussed critically, including oral/immersion multivalent vaccines, microencapsulated synbiotics, exogenous metabolites, and novel lytic bacteriophage cocktails. Some emerging applicable nanotechnology themes such as nanovaccines, nanobioactive compounds, and nanobubbles are also included in this review. In summary, combating motile Aeromonas infections in aquaculture, including multidrug‐resistant aeromonads, as well as other bacterial diseases, is a lengthy battle that requires a strategic combination of multiple non‐antibiotic approaches coherent with the One Health philosophy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle